Adams C, McLaughlan JR, Carpenter TM, Freear S. HIFU Power Monitoring Using Combined Instantaneous Current and Voltage Measurement. IEEE Trans Ultrason Ferroelectr Freq Control. 2020 Feb;67(2):239-247. doi: 10.1109/TUFFC.2019.2941185. Epub 2019 Sep 12. PMID: 31514135; PMCID: PMC7030945.
在高强度聚焦超声 (HIFU) 治疗期间，监控输送到换能器的电力以避免暴露不足或过度暴露、确保患者安全并保护换能器本身非常重要。由于易于测量，传感器的电势差可以作为功率传输的指标。然而，即使换能器的复阻抗在小振幅下得到很好的表征并且使用了匹配网络，纯电压 (VO) 监测也无法解释驱动波形失真、声学路径变化或换能器损坏的存在。在这项研究中，提出了电流和电压组合（CCV）作为与磁共振成像（MRI）兼容的双向功率耦合器的微型替代品，它与开关放大器兼容。对于 CCV 功率测量，电流探头数据乘以电压波形并在频域中积分。预测声功率时考虑了换能器效率。该技术通过辐射力平衡 (RFB) 进行了验证。当使用典型的 HIFU 换能器和放大器时，VO 预测和声功率的最大差异为 20%。但在相同条件下，CCV最大差异仅5%。该技术应用于多个损伤实验，结果表明，当使用 VO 作为两个放大器之间的对照时，损伤面积差异高达 38%。一旦改用 CCV，这一比例就会大大降低至最多 5%。这些结果表明 CCV 可以准确预测实时电力传输，从而实现更安全的 HIFU 治疗。电流探头数据乘以电压波形并在频域中积分。预测声功率时考虑了换能器效率。该技术通过辐射力平衡 (RFB) 进行了验证。当使用典型的 HIFU 换能器和放大器时，VO 预测和声功率的最大差异为 20%。但在相同条件下，CCV最大差异仅5%。该技术应用于多个损伤实验，结果表明，当使用 VO 作为两个放大器之间的对照时，损伤面积差异高达 38%。
高强度聚焦超声 (HIFU) 是一种外科技术，用于通过热 或其他机械效应（例如空化 或沸腾 在组织中产生坏死。。该技术是高度局部化的，可用于非侵入性治疗某个区域，同时不伤害周围组织。 HIFU 的主要应用领域是治疗肝脏 [ 10 ]、肾脏 、前列腺 、乳腺 和大脑的软组织肿瘤。
磁共振成像 (MRI) 经常用于指导 HIFU 提供实时温度图。全球数以千计的患者已受益于这些治疗子宫肌瘤和骨肿瘤的技术的结合]。
对于超声成像系统，电子研究的重点主要集中在提高计算能力和元件数量上[ 22 ]。然而，对于连续额定功率必须显着更高的 HIFU 系统 ，重点是降低成本、尺寸和复杂性，同时保持 MRI 兼容性。经颅系统是个例外，由于转向能力的提高，元件数量不断增加
当使用 HIFU 进行热形成损伤时，总声功率可以说是最关键的值，因为它决定了空间峰值脉冲平均强度 ( I SPPA ) 和空间峰值时间平均 ( I SPTA )，这两者都与病变体积（后者是低占空比暴露的更好的加热指标。如果施加过大的功率，传感器可能会损坏[ 23 ]或更糟的是，患者的组织可能会被加热到可能致命的温度。如果发生曝光不足，治疗可能会导致失败。因此必须对系统进行校准，以便可靠地控制声功率和强度[ 24 ]。
国际标准建议根据使用水听器进行的自由场测量来计算空间峰值脉冲平均强度[ 32 ]。常规水听器的损伤阈值和带宽限制以及传播非线性[ 7 ]使得不可能以临床相关强度测量这些场。因此，对于常规水听器，建议在准线性条件下进行测量，并用驱动电压对其进行缩放，以预测较高功率下的强度值[ 32 ]。一些作者建议改用光纤水听器，它具有更高的损伤阈值，因此可用于测量由于非线性传播而引起的强度的细微变化[ 33]，[ 34 ]。使用水听器的测量必须在低占空比下进行。对于更高的强度和占空比，辐射力平衡 (RFB) 是黄金标准。如果波束尺寸已知，它可以提供总声功率和空间平均强度[ 32 ]。然而，水听器和 RFB 测量都必须在暴露前在自由场中进行，并且不能保证治疗期间患者的安全。因此，非常需要一种能够在 HIFU 照射期间监测功率传输的技术。
在本文中，将评估使用组合电流和电压（CCV）来测量有效功率并由此根据效率预测声功率的可行性。
本研究中使用的实验装置示意图。未显示：数控机床。灰色框突出显示了验证实验和损伤实验之间常见的电气连接。
V. 热损伤研究
CCV 方法可以预测声功率，而与源阻抗和负载阻抗之间的关系无关。在第二项研究中，评估了这对病变形成的影响。为此，将开关系统的损伤功效与线性放大器系统进行了比较。使用较旧的 SonicConcepts 换能器 (H102-065) 在 16 和 26 W 的电功率下进行损伤。使用报告的 70% 效率和波束宽度 (1.3 mm) 的估计，这些应大致对应于空间平均脉冲平均强度为 843 ± 148 和 1371 ± 238 W cm −2分别。电功率的减少应当减小损伤体积，并且如果功率监测方案有效，则无论给定电功率使用的激励电路如何，损伤体积都应该相似。
对于线性放大器实验，信号发生器（33600A，Agilent，美国）连接到 45 dB 线性功率放大器（A150，E&I Ltd，美国）（图 1）。由于连续额定功率更高，因此选择该放大器而不是之前研究中使用的放大器。对于使用开关电路造成的损伤，使用高强度聚焦超声阵列研究平台（HIFUARP）[ 25 ]。开关系统的电压轨设置为不对称值，以补偿 P 沟道 MOSFET 和 N 沟道 MOSFET 的不同电阻，使得最大和最小可能电压值为 ±68 V。使用 5 级 HRPWM 调制算法设计开关波形 [ 49]。如上一节所述，监控匹配网络输入端的电流和电压。
每个系统都经过校准，以两种方式产生相同的声强度。当使用仅电压和阻抗计算的有功功率来校准两个系统时，形成第一组损伤。当使用 CCV（提议的技术）校准两个系统时，形成了第二组损伤。对于每种校准技术，在两种功率下均产生 3 个损伤，总共 24 个损伤。各次标定结果如表一所示。 HIFUARP系统使用PWM来驱动传感器，因此它的值代表脉冲宽度。在 100% 时，波形是完美的方波，但在较低百分比时，波形使用附加电平来更好地近似正弦波。因此，随着幅度的变化，波形的相对失真也会发生变化。该表显示，由于无法保证整个幅度的谐波失真，因此脉冲宽度不会随声功率线性变化。信号发生器列代表线性放大器输入级的幅度。
表 I. 仅使用电压 (*) 以及组合电流和电压校准来实现所需声功率的系统设置。
功率[瓦] HIFUARP [%] 信号发生器[毫伏]
离体鸡胸肉被用作损伤研究的组织模拟物。新鲜组织在购买后 18 小时内接受超声波照射，不使用时冷藏在 4 °C 下。将样品切成约 55 mm × 55 mm × 40 mm 的立方体。然后将样品在 1% (v/v) 磷酸盐缓冲溶液中脱气 4 小时。为了确保样品之间的可重复性，将它们放置在略小于其切割尺寸的支架中，以便它们在各个方向上受到轻微压缩。样品架的相对两侧有大约 50 mm × 50 mm 的声学窗口（图 1）。
样品架连接到数控机床台上。为了使换能器焦点和样品的中心位于同一位置，在第一次曝光开始之前，将对准目标临时连接到样品支架的内部。使用与 HIFU 换能器中心共定位并共焦的水听器（Y-107，Sonic Concepts，美国），换能器焦点通过脉冲回波定位到目标上。 CNC 平台被编程为移动到 5 个间隔 20 毫米的固定位置。这意味着每个样本中的 5 个损伤始终位于相同位置且固定深度为 20 毫米。超声处理在脱气去离子水箱中进行，使用浸入式循环器将水保持在 28 ± 1 °C。尽管低于正常体温 37°C，但选择该温度来代表体内组织不会导致样品过早变性。
为了衰减后焦能量并防止反射，在样品后面放置了 10 毫米的吸收材料。样品架的开口明显大于焦点，并且换能器放置在水箱的中心，以减少反射影响声学传播的风险。将样品超声处理 20 秒，在两次暴露之间，让组织冷却 10 秒。实验示意图如图1所示。
所有暴露完成后，立即将样本从病变中心切开，露出每个病变的两半。每个病变的照片都在尺子和识别码旁边拍摄。使用图像分析软件（ImageJ，美国国立卫生研究院）计算像素/尺寸比，然后使用椭圆面积工具测量病变横截面积。然后比较病变横截面积。
为了比较不同校准方案的损伤功效，我们的目的是确保对组织的损伤主要是热性质的，而不是来自声空化和/或沸腾等机械效应[ 50 ]。采取三项措施确保减少机械损伤。首先，使用基于阈值的被动空化检测器（PCD）系统[ 25 ]、[ 50 ]。其次，使用了先前发表的损伤工作（鸡胸肉）范围内的暴露时间和强度[ 51 ]。第三，检查病变部位是否存在可能表明沸腾的异常形状。
为了确保每个组织样本充分脱气，在病变形成之前，对传感器施加高振幅 ( p ≈ 2 MPa) 5 周期脉冲，以消除气泡的存在。预计气泡的存在会产生谐波响应，从而触发 PCD。发生空化活动的病变被丢弃并且不包括在进一步分析中。
六．结果
图 2显示了每个换能器的测量声功率（来自 RFB）和预测功率（电功率 × 效率）之间的差异。当差值为零时，预测声功率（电功率×效率）与实际声功率完美匹配。当误差为正时，预测功率高于声功率，反之亦然。蓝线代表 H102-079 传感器，而绿线代表 H102-065。 10 条带由红线表示。此处和图 3中，虚线表示使用 VO 的功率预测，而 CCV（所提出的技术）由实线表示。插图是相同的数据，但位于较大的 y 轴上，以使 10 条 VO 测量的功率数据可见。图3显示两种电激励的差异。使用正弦波和方波获得的功率分别由蓝线和红线表示。对于这两个图，效率值 ( η ) 是使用传感器数据表中的值获得的（H102 为 75%，10 条为 85%）。效率的实际精确值并不重要，因为测量技术的目标是尽可能可靠，即在声功率范围内产生最小的功率变化。
图 2.
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声功率（从 RFB 获得）和电功率（考虑效率）之间的差异。电功率是使用 CCV（建议的技术，实线）和仅使用电压（虚线）测量的。考虑了三个传感器，一个新的 H102 传感器（蓝线）、一个旧的 H102 传感器（绿线）和一个 10 带传感器（红线）。仅显示前 50 瓦。插图：相同的数据缩小到更大的轴，使 10 条带的数据可见。未显示：测量误差约为±6%。
图 3.
声功率（从 RFB 获得）和电功率（考虑效率）之间的差异。测试了两种不同的激励方案：方波（红色）和正弦波（蓝色）。实线代表 CCV 测量的功率，虚线代表 VO 测量的功率。仅使用 H102-079 进行测试。未显示：测量误差约为±6%。
图 4显示了使用仅电压 (*) 和 CCV（建议的技术）来校准电功率时获得的病变横截面积。线性放大器形成的损伤由蓝色条表示，而开关电路系统的损伤由绿色条表示。红色条显示系统之间平均病变大小的绝对差异。误差线代表三个测量值的标准偏差，其中每个测量值对应于由同一操作员形成和测量的新病变。
图 4.
使用线性放大器和开关电路获得的热损伤横截面积。使用16W和26W的电功率产生损伤。使用根据阻抗和电压计算的功率来校准电路时形成的损伤用*表示。在其他情况下，使用电流和电压 (CCV) 测量来校准电路。红色条代表病变大小之间的绝对差异。
对数据进行了统计检验。首先，使用 Shapiro-Wilk 检验测试每组重复的正态性，该检验对于小样本量是理想的[ 52 ]。除了使用线性放大器在 16(*) W 处产生的损伤 ( p sw < 0.05) 之外，所有重复组均未拒绝原假设 ( p sw > 0.05) 。然后对数据进行方差分析（ANOVA）。尽管正态性检验拒绝了某些数据的原假设，但由于方差分析对非正态性具有较高的免疫力并且非正态性的概率接近阈值，因此仍进行了分析。
进行方差分析以评估相同功率和校准技术 ( p av ) 下方案之间的相似性。对病变数据进行统计检验的结果在表II中给出。
表二.对病变数据进行统计检验的结果。
七．讨论
考虑到换能器的效率，当不使用所提出的方案时，预测声功率与实际声功率之间的差异在-20%和-9%之间变化（图2）。相反，当使用所提出的方案时，变化仅在-5% 和+3% 之间。对于 10 条换能器，同样仅使用电压，差异从 128% 开始，并迅速增加到最大值 304%，这可能归因于传输线效应的反射。使用所提出的方案，在相同的声功率范围内，差异仅在 1% 到 4% 之间。
使用阻抗分析仪（Bode 100，Omicron，美国）验证了 H102 传感器和放大器的良好匹配。尽管如此，结果表明使用 VO 和 CCV 测量的功率存在很大差异。功率误差随声功率变化很大，并且不能通过调整效率值η来解释。对于每个测量点，根据使用 RFB 进行的 4 次重复测量计算差异的标准偏差。未考虑电气测量误差，因为它比 RFB 误差小几个数量级。标准偏差表明，辐射力平衡测量的误差小于±6%，通常小于2%。
如果声功率已知，则可以通过将总电功率除以光束的通量面积来预测脉冲平均空间平均强度（ I SAPA ）。对于 H102 换能器，40 W 对应于大约 3013 W cm -2的强度，这意味着 VO 测量的功率测量结果等于 +301 W cm -2的预测误差。在相同的声功率下，用 CCV 测量的功率替代可以将其降低至 -60 W cm -2。对于10条带，13 W对应于1207 W cm -2的强度，这相当于使用VO时-3669 W cm -2的误差。同样，这可以减少到+44W cm -2使用 CCV 测量的功率。超过 20 W 时，声流效应可能会导致部分误差，但与实验误差相比，预计该误差很小。尽管放大器是 A 类放大器，但 VO 功率的变化归因于放大器输出的失真以及传感器接受电压的变化。
当使用方波激励时（图 3），VO 测量的功率差异也相当大（通常为 +300%）。然而，与比较传感器的实验不同，这里的影响因素是方波中每个谐波的大量无功功率。
结果表明，CCV 测量的功率可以补偿谐波失真、电抗和反射。然而，该技术作为强度预测器的有用性确实依赖于η恒定，而实际上已知它会随频率和电压而变化。就频率方差而言，等式 4被制成宽带，以包括驱动波形失真或换能器生成的谐波。由于实际分量可能小于中心驱动频率，因此未正确加权η的影响应该是轻微的。尽管使用所提出的技术已经极大地改进了在存在驱动波形失真的情况下预测声功率的效果，但是可以将驱动电路失真考虑到效率计算中以提高该技术的准确性。所提出的方法控制有效电功率，并且在某些情况下，这有时可能与声功率不完全相关，特别是如果换能器效率受到影响的话。所提出技术的一个局限性是，如果效率受到影响，则可能无法检测到这些问题。然而，在集成系统中，相同的驱动电压可能会获得较低的有效电功率，这表明存在损坏，这应该在未来的工作中进行探索。
在所有三个传感器的峰值电压范围内测量了效率随电压的变化。对于该测试，在线性放大器的输出处测量电压，并使用所提出的技术测量电功率。线性放大器（由函数发生器驱动）用于最大限度地减少驱动波形中的谐波失真。结果如图5所示。可以看出，较旧的 H102 传感器 (H102-065) 的效率比新传感器低约 10%。总体而言，η变化小于 5%，因此不会对结果产生太大影响。
图 5.
三个 HIFU 换能器的效率与输入电压的函数关系。 H102-079 大约有 6 个月的历史，很少使用。 H102-065 在过去 6 年中一直得到定期使用。根据线性放大器的制造说明，由于换能器的低阻抗，未进行 16 V 以上的 10 条测试，以保护放大器免受反射能量的影响。
损伤结果(图4 )显示，损伤体积随着电功率的增加而增加。损伤的标称横截面积在 16 W 时为 14 mm 2 ，在 26 W 时为26 mm 2 。
当使用 CCV 校准电路并随后进行损伤时，损伤大小之间有更好的一致性。这可以量化如下：在 16 W 时，由开关电路形成的损伤比使用线性放大器时平均大1.3 mm 2 (10%)。 26 W 时，病变平均增大 1.2 mm 2 (5%)。然而，当使用 VO 测量功率来校准电路时，损伤尺寸之间的一致性较差：在 16(*) W 时，使用开关电路形成的损伤平均小 5.0 mm 2 (38%)，而在26(*) W 平均值大 6.5 mm 2 (25%)。
正如预期的那样，随着激励参数幅度的增加，病变尺寸也随之增加。尽管尝试使用两种功率测量技术来最小化开关放大器系统和线性放大器系统之间的功率差异，但两种校准方案之间的关系在不同功率水平上并不一致。参考 I，系统在 16(*) W 和 16 W 之间切换时，校准结果存在 +3% 的差异。然而，对于同一系统，26(*) W 和 26 W 之间存在 -1% 的变化。这种不一致可归因于 HRPWM 波形的高阶谐波含量，已知该谐波含量会随幅度变化，并且无法补偿而不使用所提出的技术。其结果是，开关电路和线性放大器平均病变大小之间的差异在 16(*) W 时为负值，但在 26(*) W 时为正值。
方差分析结果（表II）显示病变大小之间没有统计学上的显着差异。然而，由于样本大小是固定的，因此可以比较p av值，这表明当 CCV 在 16 W (0.55 > 0.13) 和 26 W (0.72 ≫ 0.06) 下使用时，病变大小具有更好的一致性。仅执行了执行方差分析分析所需的最少重复次数，这降低了测试的统计功效。然而，考虑到在两种不同功率水平下观察到的影响，II 类错误影响结论的概率很低。
在该研究中，没有在匹配网络的传感器侧进行测量。测量传感器一侧可能会更准确。然而，由于阻抗是在匹配网络就位并连接负载的情况下测量的，因此唯一的误差源应该是网络中微不足道的热损耗。所提出的技术应该适用于网络的任一侧。考虑到匹配网络可能位于也可能不位于驱动电子设备附近，这一点很重要。使用 H102-065 的声功率为 10 W 时，网络后和网络前测量之间没有观察到明显的差异。在不使用匹配网络的情况下，电流探头上的钳位可以替换为损耗极低的 MRI 兼容 PCB Regowski 线圈或差分放大器。商业系统可能已经在阵列系统的电源轨上实施电流监控，但这从当前文献中并不明显，并且无法辨别阵列中各个元件的属性差异。
正如 RFB 一样，预测存在骨骼或空化情况下产生的声功率非常复杂。在经颅超声中，使用低频（< 1 MHz）并且颅骨包围所有换能器场，因此声散射相当均匀且可预测。所提出的方案将最适合经颅应用。对于跨肋应用，胸腔的交错性质意味着治疗计划仍然是一个挑战。所提出的技术可能有助于检测空化，但是众所周知，换能器阻抗在空化事件期间会发生变化[ 41 ]。
通过方波激励和开关电路损伤实验，表明该技术对谐波失真具有高度的免疫力。这是因为可以访问电压和电流波形，因此该技术本质上可以补偿所有频率下的流动方向。因此，该技术可用于 D 类 HIFU 系统和组织解剖源 [ 53 ]。然而，由于后者不是主要的热技术，因此声功率可能不如峰值正压有用。该技术可用于实时监测病变形成。总体而言，结果表明 VO 测量的功率不能可靠地用于预测声功率，并且误差大到足以影响病变大小。当使用 CCV 测量功率时，这些误差会大大减少，从而产生尺寸一致的病变。
八．结论
HIFU 治疗期间的电力必须受到监控，以避免暴露不足或过度，并确保患者安全。本文表明，仅电压监测不足以监测声功率。相反，可以将电压和电流监控集成到驱动电路中，以测量耗散功率。结果表明该技术可以准确预测声功率。通过确保可靠地控制声功率，电流监测的使用将有助于提高 HIFU 系统的安全性和实用性。
